2022年多模态CSP4-CSP算法在虚拟现实BCI中的协同系统研究及应用

本文主要探讨了"2022年虚拟现实智能硬件中的多模态协同脑机接口系统及改进算法研究"这一主题。随着科技的发展，脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）作为人机交互的一种创新方式，正日益受到关注。传统的BCI系统通常聚焦于个体间的交互，但在现实生活中，人们更希望实现团队协作的脑机交互。因此，研究者们致力于开发能够模拟团队协作特性的BCI系统。 本文的核心贡献是提出了一种基于改进CSP（Common Spatial Pattern, CSP）特征提取算法的多通道协同脑机接口系统，即CSP4-CSP。这种算法通过对四阶累积量的利用，增强了对脑电信号的处理能力，特别是在运动视觉诱发电位（mVEP）数据的应用中，显示出了良好的鲁棒性。作者通过仿真实验验证了CSP4-CSP算法的有效性，确保其能够在复杂环境中稳定运行。 为了提供更大的灵活性，研究者还引入了多模态技术，结合mVEP和稳态视觉诱发电位（SSVEP）两种范式，设计了EST4-CSP算法。这种多模态系统旨在支持用户根据自身喜好自由选择BCI的工作模式，以实现更自然的团队协作控制，例如在多人游戏控制系统中，可以促进两个用户之间的协调和竞争。 为了验证这个多模态协作系统框架的实际效能，研究团队进行了大规模的在线实验，共招募了30名被试参与网络游戏控制实验。实验结果显示，参与者能够有效利用所选的BCI范式进行控制，且系统表现出良好的抗噪声性能，这证明了所提方案在实际应用中的稳健性和实用性。 本研究不仅提升了脑机接口系统的功能性，还强调了在虚拟现实智能硬件中实现多模态协同的重要性和可能的应用场景，这对于推动未来人机交互技术的进步具有重要意义。未来的研究方向可能包括进一步优化算法性能、扩大用户群体的适用范围，以及探索更多的脑信号模式以增强BCI系统的可用性和用户体验。